一种利用三维荧光光谱特征信息对污染水体溯源分类识别的方法

摘要

本发明公开了一种利用荧光光谱特征对污染水体溯源分类识别的方法，该分类识别方法包含根据三维荧光光谱数据，提取其特征，构建基本荧光光谱数据库和特征荧光光谱数据库，用K‑means算法构建荧光光谱聚类的基础模型，并将K‑means聚类结果作为PNN概率神经网络的模式层和求和层进行训练，得到输入样本的所属类别。在此基础上，利用该PNN神经网络对未知污水样本进行预测判定其归属类别。为获得未知样本匹配信息，将该未知样本同类别中所有已知样本的基本荧光光谱数据，特征光谱数据纳入比对识别库中，用相似性比对计算，获得未知样本与同类别中所有已知样本的相似性匹配度，匹配项得分最高者为两个样本最佳匹配，得到未知样本的疑似溯源信息。